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01.06.2015 | Ausgabe 2/2015

Annals of Data Science 2/2015

Trinomial Response Modeling in One Logit Regression

Zeitschrift:
Annals of Data Science > Ausgabe 2/2015
Autor:
Stan Lipovetsky

Abstract

Constructing a triple ordinal outcome model in one binary logistic regression is proposed. Various applied problems can be formulated with response variable of three ordinal categorical levels of negative–neutral–positive kind. Such a response is commonly considered in two ordinal logistic models or in two multinomial shares of three possible outcomes. The current work shows that the problem can be presented in a much simpler and convenient one binomial logistic regression model, so in one probability scale. This approach is based on a special data transformation used in the Best–Worst scaling or MaxDiff modeling, when the positive-neutral data subset is stacked with the negative–neutral subset and in the latter one the predictors’ signs are changed to opposite. The binary dependent variable is kept equal one for both positive–negative outcomes and equals zero for neutral outcomes, respectively. In the obtained one logit regression, the positive category predictions are closer to 1, negative—closer to 0, and neutral are in the middle of its continuous 0–1 scale. Theoretical features and practical application of the model are discussed.

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